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          這個國產 GitHub 項目,能帶你遨游宇宙!

          共 1368字,需瀏覽 3分鐘

           ·

          2021-09-27 12:55

          在神舟十二號平穩(wěn)落地的那一瞬

          你是否像小編一樣熱血沸騰?

          你是否也想像航天員一樣遨游太空?

          機會來了??!

          趕緊掃碼Star?上車??!


          快跟隨小編開啟宇宙浪漫一日游吧(☆?☆)


          LapStyle 技術原理大揭秘



          上面這項 AI 能力來源于飛槳生成對抗網絡開發(fā)套件 PaddleGAN,現(xiàn)在讓我們來揭秘其背后應用的 LapStyle 風格遷移算法,它由百度視覺團隊所研發(fā),是一種基于拉普拉斯金字塔的高質量風格化方法,不僅兼顧風格遷移的質量和速度,還能靈活訓練各類風格!


          LapStyle 核心思想是在低分辨率下遷移復雜紋理,再在高分辨率下對紋理的細節(jié)進行修正,進而能夠漸漸地生成復雜的紋理遷移效果,實現(xiàn)在 512 分辨率下達到 100fps 的速度?。?!不同于以往的深度學習風格化,兼顧質量和速度,是一種能夠生成高質量風格化圖的快速前饋風格化網絡?(?? ?)?

          LapStyle 網絡整體框架如下所示,分為三步實現(xiàn):
          1.    Drafting Network 生成同分辨率的風格化結果
          2.    Revision Network 生成帶有高分辨率風格化細節(jié)的殘差圖
          3.    通過聚合低分辨率風格化結果和高分辨率殘差圖得到最終結果
           
          其中,Drafting Network 采用 Unet + 多尺度 AdaIN 的結構,核心目標是在低分辨率下遷移復雜紋理的雛形。

          RevisionNetwork 采用簡單的 encoder-decoder 結構,進一步提升網絡對復雜紋理的遷移能力,同時在訓練中添加了一個 Pixel-Discriminator 判別器實現(xiàn)對抗性學習。


          總結一下,LapStyle 可將復雜風格的遷移拆分為低分辨率下的初步遷移和高分辨率下的修正過程,實現(xiàn)風格化質量和速度的有效提升!

          PaddleGAN AI 能力大賞 (づ?????) づ



          除了宇宙漫游 --LapStyle 風格遷移,PaddleGAN 還開源了許多厲害的 AI 能力?。?!

          包括人臉融合、人臉表情遷移、語音轉唇形(聲音對口型)、視頻 / 照片修復(上色、超分、插幀)、人臉動漫化、照片動漫化、圖像生成等十余種能力,令人大開眼界!

          等不及想上手體驗?還不快去項目首頁一鍵運行?。?!
          https://github.com/PaddlePaddle/PaddleGAN/blob/develop/README_cn.md
          — 【 THE END 】—
          本公眾號全部博文已整理成一個目錄,請在公眾號里回復「m」獲取!

          最近面試BAT,整理一份面試資料Java面試BATJ通關手冊,覆蓋了Java核心技術、JVM、Java并發(fā)、SSM、微服務、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)結構等等。

          獲取方式:點“在看”,關注公眾號并回復 PDF 領取,更多內容陸續(xù)奉上。

          文章有幫助的話,在看,轉發(fā)吧。

          謝謝支持喲 (*^__^*)

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